Представьте, что изнурительная болезнь, инсульт или несчастный случай сделали вас полностью парализованным. Вы в полном сознании, но не можете двигаться или даже общаться с окружающими. Люди в этом состоянии, известные как «синдром запертости», сильно страдают, запертые в своих собственных умах, внешне кажущиеся устойчивыми в вегетативном состоянии, несмотря на полноценную внутреннюю жизнь.
Новое устройство, описанное в статье, опубликованной вчера в журнале Current Biology, может дать надежду тем, кто заперт: новое использование технологии fMRI для чтения мыслей. Экспериментальная установка позволяет людям «набирать» 27 символов (26 букв и пробел), не произнося ни слова или двигая мышцами, а просто участвуя в различных шаблонах мышления. Система может когда-нибудь стать практичным средством ежедневного общения для тех, кто не может двигаться.
По словам Scientific American, ведущая автор исследования, Беттина Соргер из Маастрихтского университета в Нидерландах, впервые задумалась об общении с парализованными пациентами после опыта, который она получила около 10 лет назад, работая медсестрой. Пациент, который выздоравливал от наркоза в отделении интенсивной терапии и казался неспособным к движению или речи, внезапно пытался задушить ее. Затем, через неделю, он столкнулся с Соргером, будучи в полном сознании и быстро извинившись. Она была ошеломлена, осознав, что, хотя он практически не контролировал свои движения при частичной анестезии, он был в полном сознании и даже мог вспомнить свои действия неделю спустя. Возможно, мог бы быть какой-то способ дать возможность таким пациентам в такой ситуации общаться только с помощью умственной деятельности, подумала она.
Сейчас Соргер - исследователь в области нейрокогнитивного мышления, и она и ее коллеги создали устройство для проверки концепции, которое когда-нибудь можно будет использовать для тех, кто временно или постоянно парализован для достижения этой цели. В исследовании шесть здоровых взрослых людей научились отвечать на вопросы, мысленно «печатая» отдельные буквы на экране компьютера.
Сначала участники прошли один час обучения, чтобы научиться подбирать различные буквы с помощью различных шаблонов мышления. Лежа в машине функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ), которая точно измеряет активность в различных частях мозга путем определения количества кровотока, они смотрели на стол, в котором были все 26 букв и символ пространства. Буквы были расположены в три ряда, и каждый ряд был связан с различным типом умственной задачи: двигательные образы (такие как отслеживание формы в уме), умственные вычисления (такие как выполнение задачи умножения) или внутренняя речь (такая как молча читая кусок текста). Кроме того, различные столбцы букв были освещены на экране в разное время в течение разных периодов в последовательной последовательности.
Чтобы выбрать букву, участники дожидались, пока загорится столбец этого письма, а затем выполнили определенный тип умственного задания, связанного со строкой этого письма, до тех пор, пока письмо горит. Например, чтобы выбрать букву «L» на графике ниже, участник будет ждать 10 секунд для задержки начала, пока не загорится строка, а затем выполнит мысленный расчет в течение полных 10 секунд, пока столбец с «C» «L» и «U» затемнены. Если они продолжат умственное задание в течение 20 секунд вместо 10, будет обнаружена буква «М».
Поскольку механизм fMRI способен различать шаблоны психической активности, которые соответствуют каждой из трех задач, а также может отслеживать, когда и в течение какого времени задача выполнялась мысленно, система может использовать оба эти параметра, чтобы выяснить, какая буква участник хотел выбрать. Участники кропотливо «печатали» письма, чтобы ответить на различные вопросы, такие как «как тебя зовут?» И «какой фильм ты видел в последний раз?»
Система смогла точно определить первую букву каждого ответа в респектабельном 82% случаев, но благодаря инновационному использованию контекстно-зависимого программного обеспечения для распознавания текста - того же типа, который позволяет вашему смартфону выяснить, что вы хотели набрать «отлично» вместо «grear» - имейте в виду, что первая буква была правильно обнаружена в 95 процентах случаев, когда вторая буква была принята во внимание, и 100% после того, как была напечатана третья.
Хотя система требовала громоздкой машины fMRI и работала со здоровыми участниками, легко представить, как ее можно было бы в конечном итоге адаптировать для тех, кто не может говорить или двигаться. Сетка может быть даже изменена в зависимости от контекста, например, с помощью картинок с выбором продуктов или комнатной температуры вместо букв. С практикой процесс выбора букв также может быть ускорен, и вместо букв могут быть выбраны целые часто используемые слова.
Эта новая система объединяет ряд других интерфейсных устройств для чтения мыслей, разработанных в последние годы, чтобы дать закрытым пациентам возможность общаться. По мере того, как эти системы совершенствуются и совершенствуются, мы можем увидеть их в больницах, например в той, в которой когда-то работал Соргер, чтобы эти пациенты буквально делились своими мыслями. «Даже если один человек выиграет, - говорит она, - я была бы очень счастлива».
